2025
10-13
10-13
python会不会出现内存泄漏?
很多人觉得 Python 是带垃圾回收机制的嘛,那应该不会内存泄漏吧?但其实情况没那么简单。Python 的垃圾回收确实能帮我们回收大部分不用的对象,可一旦遇到某些特殊场景,它也可能“收不回去”,久而久之就会表现成内存泄漏。
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很多人觉得 Python 是带垃圾回收机制的嘛,那应该不会内存泄漏吧?但其实情况没那么简单。Python 的垃圾回收确实能帮我们回收大部分不用的对象,可一旦遇到某些特殊场景,它也可能“收不回去”,久而久之就会表现成内存泄漏。
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前几天 Python 3.14 正式发布,我花了一点时间看了官方的 What's New 文档,顺手总结一下几个让我印象比较深的更新。这篇文章不追求全面,只挑一些对日常开发有实际影响或者挺有意思的点。
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在 Python 里搞并发编程,经常绕不开三个关键词:threading、multiprocessing、asyncio。很多人刚开始学会觉得傻傻分不清楚,写代码的时候到底该用哪个,踩坑也很常见。我就试着用大白话聊一下这仨东西到底差在哪,啥时候该用。
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Python 3.14 带来了多项重大更新,包括注解的延迟求值、标准库中的多解释器支持、模板字符串字面量,以及对 asyncio、free-threaded 模式的改进,还有 Zstandard 压缩支持等。这些更新旨在提升性能、增强灵活性和用户体验。
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在软件工程的宏大叙事中,我们习惯于见证由巨型企业自上而下推动的“大教堂”式创新:Java 的背后是 Sun,C# 的背后是 Microsoft,Go 的背后是 Google。然而,二十一世纪最重要的技术版图——人工智能与数据科学——其通用语言的宝座,却被一个源自阿姆斯特丹某个程序员圣诞假期的“业余项目”所占据。
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把 .py 文件变成可交互的 Web 应用,你第一个想到的可能是 Streamlit。但在 2025 年,越来越多的数据团队开始把新项目迁到另一款开源工具——Taipy。本文带你一次性看懂 Streamlit 的前世今生、核心能力,以及它和 Taipy 的全维度对比,帮你做出不踩坑的技术选型。
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Python在深度学习和人工智能领域的火热程度无需多言,掌握一门编程语言远不止学会其语法那么简单。真正的挑战在于如何让代码跑起来,让它在实际项目中发挥出应有的作用。接下来,让我们一起探索运行Python代码时常用的工具大全。
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那天晚上十一点多,我们组的小李在公司跑一堆数据预处理,边等边骂:“这 NumPy 也太慢了吧,CPU 烤得跟火炉一样。” 我就说:“你咋不用 CuPy 啊?GPU 跑数值计算,动不动快十倍。” 他愣住了,说他还真没玩过。于是我直接在他电脑上给演示了一把。
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我当时第一次听说 Pynecone 的时候,其实心里还挺怀疑的,想说 Python 不是一直都在后端混嘛,什么时候敢叫自己“全栈框架”了?后来试着写了几个小 demo,发现这东西确实有点意思,它不是走 Django 那套“模板+后端逻辑”的老路,而是直接把 React 的思想打包好,让你只用 Python 写,从前端组件到后端 API 都搞定,甚至还给你带了一键部署的命令。
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我以前写服务的时候,习惯性就用 UUID 来做主键或者分布式 ID,感觉挺自然的嘛,Java 里一行 UUID.randomUUID() 就能搞定,Python 里 uuid.uuid4() 也很顺手。可是时间长了,问题一个个暴露出来,才发现 UUID 虽然“方便”,但真不一定是最佳选择。
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说实话,我最早接触 LaTeX 的时候完全懵逼,什么 \begin{document} 啊,\section{} 啊,满屏幕的反斜杠,像是看天书。后来写论文才硬着头皮用,结果越写越觉得:这玩意儿真香,版式是真的漂亮。
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写 Python 代码时,很多人会陷入 “明明能 1 行搞定,却写了 10 行” 的困境 —— 比如手动遍历列表去重、反复写 print 调试、用复杂逻辑处理字符串拼接。其实 Python 里藏着很多 “隐藏技巧”,不用学复杂语法,就能大幅简化代码、提升效率,新手也能轻松掌握。
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